Specifiche del progetto "Clusterizzazione dei clienti di una banca" - Gabriele1197/My_Projects GitHub Wiki

Un'azienda leader nel settore dei servizi finanziari, ha deciso di lanciare una nuova campagna di marketing per promuovere la sua linea di carte di credito. Per ottimizzare l'efficacia della campagna, l'azienda ha deciso di segmentare i propri clienti in gruppi omogenei, basati sui comportamenti di spesa e utilizzo delle carte di credito. Questa segmentazione permetterà all'azienda di indirizzare campagne di marketing personalizzate a ciascun cluster di clienti, massimizzando così il ritorno sull'investimento e migliorando l'esperienza dell'utente.

L'obiettivo principale è sviluppare un modello di segmentazione dei clienti basato sulle informazioni fornite dal dataset aziendale, contenente i dati di svariati possessori di carte di credito. La segmentazione aiuterà l'azienda a identificare cluster specifici verso i quali indirizzare strategie di marketing mirate.

Valore aggiunto atteso:

• Ottimizzazione del Marketing: Identificando specifici comportamenti e preferenze dei clienti, l'azienda può creare campagne promozionali mirate, migliorando il tasso di risposta e la conversione;

• Personalizzazione dell'Offerta: I cluster possono essere utilizzati per sviluppare offerte personalizzate (es. promozioni per l'aumento del limite di credito, sconti sugli acquisti rateali) che meglio si adattano alle esigenze dei clienti;

• Efficienza Operativa: Attraverso la segmentazione, l'azienda può focalizzare le risorse sui clienti più redditizi, ottimizzando i costi di acquisizione e fidelizzazione dei clienti;

• Identificazione di Opportunità di Crescita: La segmentazione può far emergere gruppi di clienti con potenziale di crescita (es. coloro che utilizzano frequentemente acquisti rateali ma non il pagamento completo), permettendo all'azienda di proporre prodotti finanziari aggiuntivi.